CO 2羽状地热(CPG)能量系统循环地质存储的CO 2从自然渗透的沉积盆地中提取地热热。CPG系统比温度适中和渗透性的地质储层中的盐水系统比盐水系统产生更多的电力。在这里,我们在数值上模拟了沉积盆地的温度耗竭,并发现了相应的CPG发电变化。我们发现,对于给定的储层深度,温度,厚度,渗透性和井配置,最佳的井间距为储层寿命提供了最大的平均电力发电。如果井的间隔比最佳的距离更接近,则会产生较高的峰值电力,但是储层热耗尽较快。如果井的间隔大于最佳井,则伏耐热较长,但对流动的阻力更高,因此产生了较低的峰值电力。此外,比最佳的井相比,井的间距比最佳井比最佳井的间距要比最佳井的距离高10%。我们的模拟还表明,对于300 m厚的储层,707 m的井间距可在50年内提供一致的电力,而300 m的井间距会随着时间的推移而产生大量的热量和电力。最后,增加注射或生产井的管道不一定会增加平均电力发电。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
背景和目标:乔丹由于其干旱的气候和人口密度高而面临水资源挑战。这项研究选择了Zarqa河流域的一般循环模型,以在四个时期的共享社会经济途径2-4.5和5-8.5方面投射未来的温度变化:2015-2040,2041-2060,2061-2060,2061-2080,以及2081-2100,评估气候对水资源的影响。方法:统计缩减模型促进了在四个不同的时间范围内两种共享社会经济途径的温度波动的投影。该模型的预测因子来自一般循环模型和重新分析数据集。结果表明,Zarqa河盆地温度与选定的一般循环模型之间存在很强的相关性。在校准期(1983-2000)和验证期(2001-2014)期间,该模型准确地反映了温度特征。对扎尔卡河盆地内六个站进行了预测。发现:在选定的一般循环模型中,联合Kingdm地球系统建模项目和Hadley Center全球环境模型3 - 全球耦合配置3.1预测温度最快的升高。高发射方案(共享社会经济途径5-8.5)预测温度的上升比低发射方案(共享的社会经济途径2-4.5)。的预测表明,扎卡河盆地的北部将比南部地区进行更大的变暖,而2090年代相对于2050年代,预期的会大幅度增加。最低温度在最高温度速率的两倍上升高。到2100年,共享社会经济途径中的最高温度预计将在3.44-4.91摄氏度上升高,而在共享的社会经济途径5-8.5方案中,增加将增加5.5-6.2摄氏度。结论:该研究成功地开发了一个在共享的社会经济途径的情况下,为Zarqa河流域中未来温度预测的统计缩减模型。分析表明,扎尔卡河流域预计会经历以较高温度和降水降低的气候,而二十一世纪后期预期的温度显着升高。这些发现可能会为区域水文和环境建模提供宝贵的见解,并有助于评估生态系统可持续性。
摘要。高山盆地是人生生命的重要水源,可靠的水文建模可以增强高山盆地的水资源管理。最近,混合水文模型,基于过程的模型和深度学习(DL)在水文模拟中表现出了很大的希望。然而,现有混合模型的一个显着局限性在于它们未能在盆地中纳入适当的信息并描述高山水力过程,从而限制了它们在大型高山盆地中的Hy-Drological模型中的适用性。为了解决此问题,我们通过采用基于过程的模型作为主链并利用嵌入式神经网络(ENNS)来开发一组混合半分布的水电模型,以参数化和替换不同的内部模块。在藏族高原上的三个大高山盆地上测试了所提出的模型。一种气候扰动方法是用于测试混合模型的适用性,以分析大型高山盆地气候变化的水文敏感性。结果表明,提出的混合水文模型可以很好地预测径流过程和模拟大型高山盆地中的径流成分贡献。具有NASH – Sutcliffe Efiencies(NSES)的最佳混合模型高于0.87的最佳混合模型,显示了与最新的DL模型的合并性能。Hy-Brid模型在盆地内的未加州地点模拟水文过程方面还具有显着的能力,显着超过了传统的分布模型。总的来说,这项研究提供了一种具有另外,结果还显示了对气候变化的水文敏感性分析的合理模式。
图2:埃塞俄比亚的降雨。a)每月平均降雨量为每月降雨(25-75),标有为黑色轮廓。(b)埃塞俄比亚的降雨区。红色和紫色区域的季节(JJAS> MAM降雨);绿色区域有明显的短雨季节,例如双峰东非气候。蓝色和紫色区域有一个独特的贝尔格和基尔季节,其中有J c)最近的极端和复发性水以及与气候相关的危害的时间变化是居住在Awash盆地沿途的社区报告的。 来源:Murgatroyd等。 (2021)。c)最近的极端和复发性水以及与气候相关的危害的时间变化是居住在Awash盆地沿途的社区报告的。来源:Murgatroyd等。(2021)。
我们调整了来自七个热带岛屿(瓜德罗普(Guadeloupe),团圆岛,斐济,菲尼亚(Fiji),芬图纳(Futuna),新喀里多尼亚(Futuna)和塔希提(Tahiti)的钩端螺旋病监测数据的机器学习模型,以研究气候对疾病季节性动态的影响,i。e。,中心的季节性剖面和2)年际异常,i。e。,与季节性轮廓的发病率偏差。然后使用该模型估计瓦努阿图和波多黎各的钩端螺旋体病的季节性动态,那里疾病发病率数据没有。可以构建一个可靠的模型,该模型可以构建跨越岛的交叉验证,并基于当前和2个月的滞后降水以及电流和1个月的滞后温度,可以构建以估算钩端螺旋体病的季节性动态。在反对派中,气候决定因素及其在估算次群岛际异常方面的重要性,在整个岛屿之间高度差异。
摘要。从观察值中更准确地量化区域水和能量漏气对于确定气候和地球系统模型的能力及其模拟未来变化的能力至关重要。本研究使用卫星观测来对2002年至2013年选定的大型河流盆地的陆地水和能量预算的每月估计。在优化之前,盆地的水预算残留物在1.5%至35%之间,净辐射与相应的湍流范围在长期平均值中范围为1至12 W m-2之间。为了进一步评估这些不一致的人,基于整合了漏斗观测值,将漏液添加的表面存储(SIF)用于水和能量。这暴露了季节性水存储中的不匹配,并使宽限期(重力恢复和气候实验)与其他漏斗观察结果所建议的储存之间的重要年度差异增加。我们的优化确保了频率估计值与短(每月)和更长的时间尺度的宽限期的总储能发生变化,同时也通过使用序列方法来平衡长期的长期能量预算。使用χ2检验,在操作过程中进行的所有频道调整都很小,在不确定性估计中,并且保留了观察结果的年度变异性。优化还降低了单个频道组件的形式不确定性。与以前文献的结果相比,诸如密西西比州,刚果和黄河等盆地的结果相比,我们的结果表明,在每种情况下,与宽限期的可变性和趋势都更好地达成了共识。